Presentación Concepto de estadística



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Hipótesis nula : Ho

Siempre afirma que las muestras comparadas actúan de manera semejante ante situación especifica comparada y con un nivel o grado de confianza que se preestablece desde el principio . Por lo general se plantea al principio, con su nivel o grado de confianza


Cuando se realiza la prueba estadística y las desviaciones son mayores que la que establece la tabla de grados de libertad, en ese momento esta se invalida y se plantea la hipótesis alternativa (HI ) conocida también como hipótesis de investigación.
La hipótesis alternativa a firma que las muestras actúan o se comportan de manera diferente ante una situación comparada; esto comprobado en el mismo nivel o grado de confianza que se establece al principio, desde que planteamos la hipótesis nula.

ERRORES EN LOS QUE NO DEBEMOS CAER.
Tipo 1: Aceptar Una hipótesis nula como valida cuando las diferencias si son significativas

Tipo 2: Rechazar una hipótesis nula cuando las diferencias no son significativas.
Ejemplo:

“se requiere saber si la condición bajo la cual se hace la acción de donar es o no influenciada por la condición bajo la cual se haga ; es decir, se tiene o se observan como ejemplos 25 personas de las cuales 12 son donadores conocidos , y 13 de identidad desconocida”...
X= conocidos

Y= desconocido

X

3

5

9

8

7

6

5

9

10

12

11

8

X2

9

25

81

64

49

36

25

81

100

144

121

64


Y

5

3

6

4

7

2

1

4

6

12

2

1

3


Y2

25

9

36

16

49

8**

1

16

36

144

4

1

9


Ho = la acción de donar no es influenciada por la condición bajo la cual se haga, esto afirmado con un grado de confianza del 95%


PROBLEMA

Se requiere saber si la actitud caritativa de donar se ve o no influenciada por la condición bajo la cual se haga o se realice. Para ello se observan dos grupos de donadores: uno integrado por ocho donadores conocidos, y otro por nueve donadores anónimos.
Ho= “La actitud caritativa de los donadores no se ve influenciada por la condición bajo la cuál se haga o se done” X = 5.87 Y = 3.44

C




A




x

x2

y

y2

5

25

3

9

3

9

5

25

8

64

8

64

7

49

2

4

2

4

1

1

9

81

3

9

7

64

2

4

6

36

4

16







3

9

47

317

31

141




39.6




15.6



Con un grado de confianza del 95%

σx= Σx2-x2 = 317-(5.87)2 = 39.62-34.45 = 5.17 =2.27

n 8


σy= Σy2-y2 = 141-(3.44)2 = 15.66-11.83 = 3.83 =1.95

n 9

σx=σ = 2.27 =2.27 =.85

n-1 7 2.64
σy=σ = 1.95 =1.95 =.69

n-1 8 2.82


  • dif xy = σx2 + σy2 = (.85)²+(.69) ² = . .7225 + .4761 = 1.19 =1.09


t= x - y =5.87-3.44 =2.43 =2.23

σx dif xy 1.09 1.09
GRADOS DE LIBERTAD
gl= (n-1)+(n-1) =(8-1)+(9-1) =7+8 =15
El limite máximo de 1.753 si lo rebasa se anula la Ho y se plantea la Hi.

El resultado es 2.23 a comparación de 1.753, por lo tanto se rechaza la Ho. Y se establece la Hi.

Hi= “la actitud de los donadores sí se ve influenciada por la condición bajo la cual se done comprobado con un nivel o grado de confianza del 95%” Es decir los donadores conocidos son más caritativos que los anónimos.


Probabilidad

La “posibilidad” no es medible y la “probabilidad” puede medirse con cierto grado de confianza. Entonces la probabilidad es una posibilidad medible.

Probabilidad de lluvia el 16 de junio de 1999.

Referencia observación de los 16 de junio de los últimos 10 años anteriores.

SE= suceso esperado

SO= suceso observado SE SE

SP= suceso posible SO SP

89

90

91

92

93

94

98

96

97

98

si

no

no

no

si

no

si

no

no

si


SE si 3 =30% de que sí llueva

SO SO 10 la suma de que si o no llueva es 100% = 1

SE no 7 =70% de que no llueva

SO SO 10
SE =3 =1 = 5 = 50% probabilidad de un lado de una moneda

SP AS 2
SE = 3 =1 =0.166 probabilidad de un lado de un dado

SP 1,2,3,4,5,6, 6
La “Probabilidad Conjunta” es igual a la multiplicación de las probabilidades individuales.
“De un juego de baraja con 52 cartas, sacamos las siguientes cartas:”
1 rey = 4 sin meter el rey

52

1 as = 4 sin meter el as, ni el rey

51

Otro rey = 3 (4) (4) (3) = 48 =0.0003619 =.0362%

50 52 51 50 132,600

la probabilidad de que no suceda es igual a 1- .0003619 = .9996381 = 99.96381%
PROBLEMA

2 Ponchitos



3 negras Ánfora de

2.agüitas canicas

1 flor

3 verdes

2 blancas

  1. ¿Cuál es la probabilidad de sacar una flor y sin meter la flor y enseguida sacar una negra?

( 1) ( 3) = 3

  1. 12 156

2. ¿Cuál es la probabilidad de sacar una blanca y sin meter la blanca sacar un ponchito?

( 2 ) ( 2) = 4

  1. 12 156


Chi Cuadrada
X²= es una prueba estadística no paramétrica que solo requiere que los elementos que integran las muestras contengan alguna característica en común. Ejemplo hombres y mujeres, universitarios y no universitarios.



CARACTERÍSTICAS

  • No requiere que las muestras sean de gran tamaño.

  • No requiere muestras de igual tamaño

  • Se debe plantear desde el principio la Ho con su nivel o grado de confianza.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Se requiere saber si la actitud política e ideológica de los padres influye o no respecto a la elección del método de crianza para educar a sus hijos. Para ello observamos dos muestras: la primera integrada por 20 papas conservadores, y la segunda por 21 liberales.




M. de C.

Conservadores







Liberales







flexibles

5

A=fo

fe=9.26

14

B=fo

fe=9.73

rígidos

15

C=fo

fe=10.73

7

D=fo

fe=11.26




20







21








1.Ho al 95%

“La actitud política e ideológica de los padres no influye respecto al método de crianza para educar a sus hijos”

  1. Establecer grados de libertad

gl=(c-1)(r-1) =(2-1) (2-1) =1 Tabla =3.84 (variación no significativa)

c= columnas

r= renglones

  1. Formulación

Formula DIRECTA

X²=N(AD-BC) ² =41(210-35) ² =41(175) ²

(A+B)(A+C)(B+D)(C+D) (8+14)(5+15)(14+7)(15+7) (11)(20)(21)(22)
X²=1’255,625 =7.152

175,560

Se rechaza la Ho y se plantea como valida la Hi.

“la actitud política e ideológica de los padres si influye respecto al método de crianza para educar a sus hijos esto afirmado con un nivel o grado de confianza del 95%”

formula general.

X²=Σ(fo-fe) ² fe=(TMR)(TMC)

fe n

fo= frecuencia obtenida (datos obtenidos)

fe= frecuencia esperada(datos estimados)
fe=(TMR)(TMC) =(22)(20) = 440 =10.73

n 41 41

fe=(TMR)(TMC) =(22)(21) =462 =11.26

n 41 41
fe=(TMR)(TMC) =(20)(19) =380 =9.26

n 41 41
fe=(TMR)(TMC) =(19)(20) =399 =9.73

n 41 41
X²=Σ(fo-fe) ² =Σ(15-10.73) ² =1.69 X²=Σ(5-9.96) ² =1.95

fe 10.73 9.26
X²=Σ(7-11.26) ² =1.61 X²=Σ(14-9.73) ² =1.87

11.26 9.73
X²=Σ(fo-fe) ² =1.69+1.61+1.95+1.87 =7.12 resultado semejante al de la formula directa.

fe
PRUEBA DE LA MEDIANA
“Se convoca a los estudiantes de Psicología a un concurso de aficionado al canto con un jurado de expertos con temas alusivos al amor. Para ello se medirá tiempo que los participantes estén dispuestos a estar cantando; a menor tiempo cantado es igual a mayor nerviosismo turbaciones; a mayor tiempo cantado menor nerviosismo.”

X= hombres =3’,9’,12’,17’,21’,14’,22’

y= mujeres =15’.3’.5’.8’.7’.6’.12’.11’

1° Ordenar

3,3,5,6,7,8,9,11,12,12,14,15,17,21,22


  1. El elemento mediano significa sobre

n+1 =15+1 =16 =8 Lugar que es el número 11

2 2 2





x

Y

SOBRE

5

3

DEBAJO

2

5


Ho= “El nerviosismo mostrado entre hombres y mujeres es muy semejante “ con un nivel o grado de confianza del 95%.

gl= (c-1(r-1) =(2-1)(2-1) =1 =3.84



X²=N(AD-BC) ² =15(15)(5)-(3)(2) ² =15(25-6) ²

(A+B)(A+C)(B+D)(C+D) (5+3)(5+2)(3+5)(2+5) (8)(7)(8)(7)
X²=15(19) =15(361) = 5415 =1.72

3136 3136 3136
X²=Σ(fo-fe) ² fo=5,3,2,5 fe= (TMR)(TMC)

fe N

fe1=(8)(7) =3.73 fe2=(8)(8) =4.26 fe3=(7)(7) =3.26 fe4=(7)(8) =3.73

15 15 15 15

X²=Σ(fo-fe) ²

fe

X²1=(5-4.26) ² =(1.27) ² =1.61 =.432

3.73 3.73 3.73
X²2=(3-4.26) ² =(1.26) ² =1.58 =.372

4.26 4.26 4.26
X²3=(2-3.26) ² =(1.26) ² =1.58 =.486

3.26 3.26 3.26
X²4=(5-3.73) ² =(1.26) ² =1.61 =.432

3.73 3.73 3.73
X²=Σ =.432+.372+.486+.432 =1.72

Se acepta la Ho con un grado de confianza del 95% lo que quiere decir que las diferencias entre ambas muestras aunque existen no son significativas.

Análisis de Varianza en Dos o Más Direcciones por Rangos de Friedman

Este análisis de Varianza sirve o se utiliza cuando se requiere comprobar si una muestra sufre cambios o no, significativos ante dos o más direcciones.
CARACTERÍSTICAS

  • No se requiere que la muestra sea muy grande

  • Se plantea desde un principio la Ho con su nivel o grado de confianza
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

“Se requiere saber si existe o no relación entre el nivel de violencia percibido por los niños y su grado de hostilidad manifiesta, para ello hemos diseñado un test psicométrico en tres versiones semejantes. Mismo que vamos a aplicar de la siguiente forma.

20=nada de hostilidad 40=hostilidad medio 60=máxima hostilidad manifiesta.




Violencia Baja

R1

Violencia Mediana

R2

Violencia alta

R3

A

30

3

35

2

40

1

B

35

3

40

2

45

1

C

50

1

35

3

40

2

D

25

3

30

2

35

1

E

20

3

25

2

30

1

F

25

3

30

1.5

30

1.5


G

35

3

40

2

45

1

H

40

1

30

3

35

2

I

30

3

35

2

40

1

J

25

3

30

2

35

1








26




21.5




12.5

Ho= “El nivel percibido de violencia de los niños no influye respecto a la hostilidad manifiesta. Esto afirmado con un nivel de confianza del 95%”

gl= K-1

K= numero de condiciones bajo la cual se mide la muestra.

gl=3-1 =2 gl=5.99
X²r=[ 12 ] [Σ(Σir) ²]-3N(K+1)

NK(K+1)
X²r={ 12 } [(26) ²+(21.3) ²+(12.5) ²]-[3(10)](3+1)

(10)(3) [3+1]

X²r={ 12 ] [676+462.25+156.25]-(30)(4)

(30)(4)

X²r=(.1)(1294.5)-120

X²r=129.45-120 =9.45

Se rechaza la Ho. Si influye el grado violencia percibida por los niños y su hostilidad manifiesta en ellos con un 95% de grado de confianza.
Análisis de Varianza en Una Dirección por Rangos de Kruskal Wallis
CARACTERISTICAS

  • Esta prueba no paramétrica se utiliza para conocer si dos o más muestras actúan de manera semejante o diferente ante una situación común.

  • No requiere muestras de gran tamaño

  • No se requiere que sean iguales

  • Se plantea la Hipótesis nula desde el principio.


PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
“Se requiere saber si hay o no relación entre la edad de las personas y la facilidad o dificultad para que estas obtengan un empleo de base. Para ello observamos tres grupos diferenciados por la edad.”

Adultos

Jóvenes

Adultos

Medianos

Adultos

Seniles

A.J.

R1

A.M

R1

1

1

15

16

4

3

17

17

3

2

14

15

11

12

5

4

27

22

29

23

6

5

21

19.5

31

24

10

10

18

8

26

21

11

12

13

4

40

25

7

6

11

12

21

19.5

9

8.5

8

7




192.5




63.5

9

8.5
















119







Ho= “La edad no influye respecto a la facilidad o dificultad para que estas personas obtengan un empleo de base. Afirmado con un grado o nivel de confianza del 95%”

DATOS

12= constante H= 12 Σ (Ri)² - 3(N+1)

N= total de elementos N(N+1) n

Ri= rango infinito

n= cantidad de elementos de cada muestra

Grados de libertad gl= (K-1)

K= numero de muestras o rangos

gl=3-1 =2 X²=5.99
H= 12 (63.5) ²+(119) ²+)192.5) ²-3(26)

25(26) 8 9 8

H=(.018)504.03+1573.44+2538.28-78

H=(.018)(4613.75)-78

H=5.08 No se rechaza la Ho.

CORRELACIÓN



Relación existentes entre 2 variables donde una por lo general “x” es la variable independiente a “y” es la variable dependiente. También nos sirve para medir la correlación o la relación existente entre dos muestras, sirve para predecir o estimar el comportamiento de la variable dependiente Y, en relación del conocimiento de la variable X independiente.

y= x y

2

x

Y

1

.5

3

1.5

5

2.5



x

No obstante, saber si existe una asociación entre las variables, lo importante es que esta puede ser medible por la “R” Pearson .Ejemplo a mayor estatura mayor peso, a mayor grado de estudios mayor nivel de ingresos, etc.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

“A mayor grado de estudios de los papás, mayor grado de estudios de los hijos”

x



Zx

Y



Zy

(Zx)(Zy)

10

100

-0.07

12

144

-0.23

0.01

6

36

-0.79

9

81

-0.86

0.67

3

9

-1.33

15

225

-0.38

0.50

6

36

-0.79

6

36

-1.43

1.16

15

225

0.82

12

144

-0.23

-0.18

20

400

1.72

22

484

1.84

3.16

13

169

0.46

16

256

0.84

0.27

Σ=73







Σ=92







Σ=4.59

X=10.42







y=13.14











σx= Σx2-x2 = 475-(10.42)2 = 139.28-108.57 =5.54

n 7

σy= Σy2-y2 = 1370-13.14 = 195.571-17265 =4.8

n 7
R=Σ(Zx)(Zy) =4.59 =0.65%

n 7

Existe para esta muestra un .65% de correlación existente entre papas e hijos”
ECUACIÓN DE REGRESIÓN
Sirve para conocer o saber el valor de “y” en base al valor a “x”.
Está entrada estadística no parametrica sirve o se utiliza para conocer el comportamiento de dos o más muestras en una situación común a ambas.
PROBLEMA

  1. “Si un papá estudió 22 años, cuántos estudio el hijo”

  2. “Si un papá estudió 8 años, cuántos estudio el hijo”

y^=r(σy)x-r(σy) x+y

r=.65 (σx) (σx)

σy=4.8

σx=5.54 1.- y^=.65(4.8)22-.65(4.8) 10.42+13.14

x=22 (5.54) (5.54)

x=10.42 y^=.65(0.86) 22-0.65(.86)10.42+13.14 =19.61

y=13.14

2.- y^=.65(4.8) 8-.65(4.8)10.42+13.14

  1. (5.54)

y^=.65(0.86) 22-0.65(.86)10.42+13.14 =11.78

Cuestionario de Estadística


1.- Desarrolla o explica las características que integran el diseño muestral.

Se encuentra integrado por errores de muestreo y errores de no muestreo.
* Errores de muestreo: tamaño de la muestra y tipo de muestreo.

* Errores de no muestreo: capacitación de los encuestadores, diseño del cuestionario y recursos.

* Tamaño de la muestra: tipo de población y nivel o grado de confianza.

* Tipos de muestreo: al azar aleatorio, al azar aleatorio ordenado, al azar aleatorio sistematizado, muestreo estratificado, muestreo combinado.
2.- Dentro del diseño muestral desarrolla y explica de que elementos depende el tamaño de la muestra.

Depende del tamaño de la población pero más del nivel o grado de confianza.

3.- Desarrolla cada uno de los tipos de muestreo.

* Al azar aleatorio.- todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegido como parte de la muestra.

* Al azar aleatorio ordenado.- es igual al anterior pero lleva un orden.

* Al azar aleatorio ordenado sistematizado.- es igual al anterior pero con un sistema.

* Muestro por conglomerado o agrupamiento.- igual al anterior pero con la característica de la que el grupo encuastado sea específico.

* Muestreo estratificado.- es igual al anterior pero afirma que como la población no es homogénea sino heterogénea se deben considerar lo diversos estratos de la misma y de ser posible en proporción a la población.
4.- Enuncia por lo menos diez características del cuestionario.

1.- Debe tener encabezado

2.- No debe tener una pregunta más ni una pregunta menos de las que se requieran.

3.- Debe estar basado en el planteamiento del problema.

4.- Debe estar integrado por preguntas cerradas.

5.- Debe contener algunas preguntas abiertas.

6.- Todo cuestionario es piloto hasta que se pruebe que esta bien elaborada.

7.- Las preguntas deben de ser claras , precisas, cortas.

8.- Ninguna pregunta debe negar , ni inducir a la repuesta.

9.- La secuencia delas preguntas debe ser de la más sencilla a la más complicada.

10.- Se debe utilizar un lenguaje sencillo o estándar.
5.- Desarrolla en que consiste la capacitación de los encuestadores.

Deben conocer lo más ampliamente posible el contenido de la investigación, deben tener ética. Es importante considerar el tiempo, los recursos humanos, el material y los recursos financieros.

6.- ¿Por qué es importante considerar los recursos en la encuesta?

Porque sin ellos no se puede realizar ninguna actividad.

7.- ¿Qué s la muestra?

Es una parte de la población que contiene teóricamente las mismas características de la población que se desea estudiar. Sus medidas reciben el nombre de estadísticos.
8.- ¿Qué es estadística en relación a la teoría?

Es un instrumento de apoyo a la teoría que sirve para describirla, para representar los datos, para hacer análisis más concretos, para obtener conclusiones, para mejores

bases y que además con el conocimiento de la muestra podemos inferir comportamiento de poblaciones.
9.- Desarrolla las características de la estadística descriptiva

Son actividades estadísticas encaminadas a describir cuantitativamente una serie de personas , lugares o cosas
10.- Desarrolla el concepto de estadística descriptiva inferencial.

No se puede inferir algo que ya está descrito
11.- Desarrolla la estadística paramétrica descriptiva.

Es aquella estadística paramétrica medible que podemos representar en tablas o gráficas estadísticas
12.- Desarrolla lo que es inferencia estadística.

Es conocer el comportamiento de la población en base al conocimiento del comportamiento dela muestra pero con niveles de confianza menores al 100 %.
13.- Desarrolla lo que son las medidas de tendencia central.

* Media aritmética.- también se le llama media. Es la medida de tendencia central que se encuentra con más frecuencia; se calcula sumando lo valores para los cuales se desea la media y dividiendo el resultado por el número de valores que entran en la suma.

* Mediana.- es aquel valor que se encuentra en la mitad de una muestra o población cuyos valores están ordenados, en orden de magnitud (significa el lugar).

* Moda.- es el valor que aparece con mayor frecuencia en un grupo de datos..



14.- Desarrolla el concepto de las medidas de dispersión o variabilidad.

Son medidas en que los valores individuales se desvían del promedio, entre ellas se encuentran:

* Rango.- es la diferencia existente entre el dato mayor y el dato menor más uno. También se le conoce como amplitud total.

* Varianza.- se obtiene restando, cada uno de los valores, el valor de la media de todos los valores elevando al cuadrado las diferencias y dividiendo este total por el número de valores menos uno.

* Desviación estándar.- es igual a la sumatoria de diferencias entre media aritmética y marca de clase.

* Error estándar.- es igual a la desviación estándar sobre raíz cuadrada de ene menos uno.
15.- ¿Qué es probabilidad?

Es un posibilidad medible que se basa en la observación de los hechos o sucesos anteriores en relación a los sucesos esperados. ( Tiene una base o fundamento )
16.- ¿Qué es probabilidad conjunta?

Es la multiplicación de las probabilidades individuales.
17.- ¿Qué es probabilidad condicional?

Es la probabilidad conjunta que además depende de los sucesos anteriores.

18.- ¿Qué es ó en qué consiste la utilización de los niveles de confianza preestablecidos del 90 %, 95 % y 99%?

Porque a mayor precisión menor grado de confianza, y a menor precisión mayor grado desconfianza.
19.- ¡Para qué sirve la utilización del cociente Z ?

Es el nivel de confianza requerido para generalizar los resultados hacia toda la población.
20.- ¿En qué condiciones o para qué se utiliza el cociente T o T de estudio?

Para conocer el comportamiento de dos muestras ante una situación común a ambas.
21.- ¿Qué es una prueba de hipótesis?

Es comprobar sistemáticamente nuestras hipótesis acerca de la naturaleza de la realidad social, aún aquellas que parezcan lógicas, verdaderas o evidentes por si mismas.
22.- ¿Qué es una hipótesis nula?

Es la que nos afirma que dos o más muestras actúan o se comportan de manera semejante ante una situación común a ambas. Esto con niveles o grados de confianza de 95 y 99 %, por lo tanto la hipótesis nula niega diferencias de comportamiento significativa entre las muestras.
23.- ¿Qué es una hipótesis alternativa?

Se formula cuando la hipótesis nula es desechada y nos afirma ( dos o más muestras actúan de manera diferente ante está situación en común) con el mismo nivel o grado de confianza planteado desde la hipótesis nula.
24.- ¿Cuales son los tipos de errores en los que no debemos caer?

Error uno, rechazar una hipótesis nula cuando esta tiene o debería ser aceptada y el error dos, aceptar una hipótesis como valida o verdadera cuando esta debió haber sido rechazada.
25.- ¿Que es una correlación?

Es una asociación existente entre dos variables en donde por lo general X es la variable independiente y la Y es la variable dependiente.
26.- Desarrolla lo que es una ecuación de regresión.

Se utiliza para un problema de predicción múltiple en la que entran las tres variables, es decir, de esa ecuación de regresión múltiple: se puede predecir un valor X para toda persona. La correlación entre estos valores predichos (X1) y los obtenidos (X1). Esta es otra interpretación de un coeficiente de correlación múltiple.

27.- Desarrolla la estadística no parametrica.

Es la estadística que no requiere sólo elementos paramétricos o medibles, sólo requiere que los elementos se integren en las muestras que tengan una característica en común.
28.- Desarrolla lo que es chi cuadrada.

Esta entrada estadística no paramétrica sirve o se utiliza para conocer el comportamiento de dos o más muestras en una situación común a ambas.
29.- ¿Qué importancia tiene explicar adecuadamente el resultado?.

Para conocer con mayor exactitud el comportamiento de la población con relación a un tema o problema determinado.

C
entro Universitario de Ciencias de la Salud

Unidad de Planeación



Programas de Estudio por Competencias

Formato Base: Programa Institucional


Programas de Estudio por Competencias

Formato Base: Programa Institucional



1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO
CENTRO UNIVERSITARIO

Centro Universitario de Ciencias de la Salud.
DEPARTAMENTO:

De Disciplinas Metodológicas, Filosóficas e Instrumentales.
ACADEMIA:

De Instrumentales


Nombre de la unidad de aprendizaje:

“BIOESTADÍSTICA”


Clave de la materia:

Horas de teoría:

Horas de práctica:

Total de horas:

Valor en créditos:

FM 137

60

20

80

6 (seis)




Tipo de curso:

Nivel en que se ubica:

Carrera

Prerrequisitos:

  • *C = curso

  • CL = clínica

  • P = práctica

  • T = taller

  • CT = curso-taller

  • N = campo clínico




  • Técnico

  • Técnico Superior

  • *Licenciatura

  • Especialidad

  • Maestría

  • Doctorado



  • Cirujano Dentista

  • Cultura Física y Deportes

  • Enfermería

  • *Medicina

  • *Nutrición

  • Técnico Superior en Enfermería








ÁREA DE FORMACIÓN

Medicina

ELABORADO POR:
Oscar Arturo Herrera Estrada


FECHA DE ELABORACIÓN:

14 de junio de 2000
2. UNIDAD DE COMPETENCIA



Lograr que el alumno maneje la estadística como un instrumento útil de manera permanente en el proceso de investigación de los fenómenos salud enfermedad que así lo requieran, adquiriendo destrezas para utilizar, describir e interpretar los datos procesados estadísticamente.


3. ATRIBUTOS O SABERES


Saberes teóricos


El alumno debe:

Conocer y comprender la utilidad de la estadística descriptiva.
Aplicar la estadística inferencial en poblaciones o universos mayores en los procesos de investigación.
Comprender la utilidad de la bioestadística, como el valioso instrumento que le sirve para ahorrar esfuerzos y eficientar los recursos disponibles, para mejorar los criterios de veracidad en los niveles de confianza de sus respectivas investigaciones en el área de la salud.



Saberes técnicos


El alumno debe:

Saber utilizar e interpretar la estadística descriptiva, para poder hacer inferencias de universos mayores, como lo son:

  • Manejo de datos (recolección, ordenamiento, agrupación, etc.,).

  • Medidas de tendencia central y de dispersión.

  • Presentación de datos con la utilización de tablas y graficas estadísticas.

  • Conocimiento de los diversos procedimientos para inferir.

  • Destreza para realizar adecuados diseños muéstrale.

Saberes metodológicos


Que todos los ejemplos o ejercicios que se realicen, correspondan a temas de interés propias de las carreras, para que satisfaga sus necesidades de aplicación en sus constantes investigaciones del área de la salud-enfermedad que estén realizando en ese momento.

Saberes formativos


Que el alumno tenga clara la necesidad de aplicar la herramienta de la estadística como un instrumento imprescindible tanto en el proceso de recopilación de datos, como en el manejo, interpretación y presentación de los mismos, en todo proceso de investigación.





4 CONTENIDO TEÓRICO PRÁCTICO



Conceptos elementales de la estadística:

  • Estadística.

  • Variable

  • Estadística descriptiva.

  • Estadística inferencial.

  • Estadística paramétrica.

  • Estadística no paramétrica.

  • Muestra

  • Diseño muestral.

  • Medidas de tendencia central (media aritmética, moda, mediana,)

  • Medidas de dispersión (desviación media, varianza, desviación estándar y error estándar).

  • Rango y amplitud total.

  • Frecuencia.

  • Clases grupos o intervalos.

  • Probabilidad, (simple, conjunta y condicionada).

  • Nivel o grado de confianza.

  • Planteamiento y prueba de hipótesis. (hipótesis nula y alternativa).

  • Correlación y regresión.


Estadística descriptiva:

  • Acopio, ordenación de datos.

  • Obtención del rango o amplitud total.

  • Agrupación de datos.

  • Medidas de tendencia central para datos agrupados y sin agrupar.

  • Medidas de dispersión para datos agrupados.

  • Tablas y gráficas estadísticas.

Estadística inferencial

  • Niveles de confianza preestablecidos del 90, 95 y 99% para inferir medias aritméticas de las poblaciones sobre la base del conocimiento de las muestras.

  • Utilización del cociente Z

  • Planteamiento y prueba de hipótesis.

  • Cociente t, o t de sutudent ( como prueba estadística paramétrica de comportamiento entre muestras)

  • Chi cuadrada (como prueba estadística no paramétrica de comportamiento entre muestras)

Probabilidad:

  • Teoría de las probabilidades.

  • Probabilidad simple.

  • Probabilidad conjunta.

  • Probabilidad condicionada.

Diseño muestral:

  • Tamaño de muestras con sus niveles o grados d confianza.

  • Tipos de muestreo

  • Diseño del cuestionario

  • Capacitación de los encuestadores.

  • Recursos (tiempo, humanos, materiales, económicos etc.)

Correlación y regresión.

  • R de Pearsón.

  • Ecuación de regresión-









5. TAREAS O ACCIONES



La temática de la estadística debe de enseñarse basándose en ejemplos prácticos, afines a los problemas de salud- enfermedad, indicando, además que el alumno realice otros ejercicios similares a los aprendidos en clase.

Además, en colaboración con el profesor deberá incorporar los nuevos conocimientos a los respectivos procesos de investigación en el área de la salud enfermedad, que este efectuando en ese momento y en el futuro.



6. EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO

Evidencias de desempeño




Criterios de desempeño profesional




Campo de aplicación





Por medio de la aplicación de los conocimientos adquiridos a los trabajos de investigación que se encuentre realizando. En ese momento, además de los ejercicios que el profr. Proponga.


Si el alumno es capaz de aplicar sus conocimientos en los trabajos de investigación de una forma cotidiana, adquirirá el habito y podrá aplicarlos en su desempeño profesional, cada que se presente la oportunidad y la necesidad.


En cualquier área de la salud o en todo aquel proceso de investigación donde se requiera el uso de la estadística.


7. CALIFICACIÓN

La calificación debe ser el resultado tanto del desempeño logrado a lo largo del curso como de una o dos evaluaciones, mediante la realización de exámenes, (tanto de la teoría, como de la realización de ejercicios), donde el alumno demuestre que en realidad ha aprendido y comprendido el manejo de la estadística como herramienta necesaria en los procesos de investigación, obteniendo cualquier resultado en la escala de entre cero y cien.



8. ACREDITACIÓN
Para que un alumno pueda acreditar se recomiendan los siguientes criterios:

Con la asistencia, la participación y la realización de tareas o ejercicios, el alumno podrá acumular hasta un 60% de su calificación final, y el otro 40% lo obtendrá mediante la realización de uno o dos exámenes, además el profesor podrá exentar alumnos, o en determinado caso podrá substituir los exámenes según su criterio, por la realización de algunos trabajos prácticos donde se apliquen los contenidos elementales del programa.
9. BIBLIOGRAFÍA BASICA

Estadística para la investigación Social Autor Jaque Leving.

Apuntes de estadística, Del profr. Oscar Arturo Herrera Estrada.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

Estadística aplicada a las ciencias sociales Autor Ya Lou Chau

Elementos de estadística para el análisis de encuestas Autor Ma. De Lourdes Martínez

Elementos de muestreo Autores Scheafer Mendenhal Ott G.E. Iberoamérica.

Principios de Bioestadística Autor Robert C. Elston.


1 En el caso de que con el rango que obtuvimos no podamos agrupar podemos aumentarlo, en este caso se aumenta la edad a 53 años y así el rango aumenta a 42.






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